Come integrare l’IA nella tua azienda senza violare la compliance
L’IA dovrebbe rendere le aziende più veloci, intelligenti e competitive, ma molti progetti non raggiungono gli obiettivi. Secondo la Cloud Security Alliance (CSA), il problema reale è rappresentato dalle aziende che cercano di inserire l’IA in processi obsoleti e rigidi che non possono tenere il passo.
“L’adozione dell’IA nelle aziende e nella produzione fallisce almeno due volte più spesso di quanto abbia successo”, afferma la CSA. “Le aziende stanno cercando di integrare l’IA in strutture di processo obsolete e rigide che mancano di trasparenza, adattabilità e integrazione dei dati in tempo reale.”
Panoramica del Dynamic Process Landscape (DPL)
La CSA introduce un modello chiamato Dynamic Process Landscape (DPL). Si tratta di un framework che sposta l’adozione dell’IA da un’automazione frammentata verso flussi di lavoro strutturati, compliant e allineati strategicamente.
Il divario di governance
La maggior parte degli sforzi di automazione fallisce perché le organizzazioni mancano di trasparenza nei processi. Il DPL richiede ai team di comprendere i propri flussi di lavoro fondamentali prima di introdurre l’IA. Ciò significa mappare le dipendenze, definire i ruoli di supervisione umana e assicurarsi che i flussi di dati siano ben compresi.
Per i CISO, le scommesse sulla governance sono alte. Un’IA implementata in modo improprio può esporre dati sensibili, violare le norme di compliance e compromettere la sicurezza operativa. Il framework DPL è progettato per incorporare spiegabilità e auditabilità in ogni decisione dell’IA, supportando registri a prova di manomissione, checkpoint human-in-the-loop (HITL) ed eventi di escalation quando si verificano anomalie.
Il potere senza controllo è una responsabilità
La CSA fa un punto importante nel distinguere tra innovazione e imprudenza. Solo perché l’IA può essere implementata, non significa che debba esserlo, specialmente in ambienti regolamentati o dove la responsabilità umana è imprescindibile.
“L’IA non progetta il paesaggio dei processi,” avvertono gli autori. “Il suo potere è automatizzare processi, prendere decisioni in tempo reale e basate sui dati, e permettere la rilevazione di anomalie al volo, consentendo interventi tempestivi e validazione continua del sistema.”
Le tre strade per l’implementazione
Invece di prescrivere un unico metodo di implementazione, la CSA delinea tre opzioni strategiche per adottare il modello DPL:
1. Greenfield: Ideale per nuove unità aziendali o startup. Questo ti consente di costruire il Dynamic Process Landscape da zero, senza vincoli legacy.
2. Sandboxing parallelo: Eseguire il DPL insieme ai processi esistenti in un ambiente di ombra. Questo è particolarmente adatto per settori altamente regolamentati come la salute o la finanza.
3. Adozione attivata da eventi: Implementare il DPL in aree mirate quando il cambiamento è già in corso a causa di aggiornamenti normativi o pressioni competitive.
Tutti e tre i metodi richiedono controlli rigorosi, inclusi KPI predefiniti, percorsi di escalation e criteri di successo prima di spostare i sistemi di IA in produzione. La CSA sottolinea che l’automazione non deve superare la maturità della governance.
Costruire prima le basi
Molte organizzazioni mancano della maturità digitale necessaria affinché l’IA possa prosperare. Ciò include pipeline di dati affidabili, visibilità dei processi e supporto esecutivo. La CSA avverte che saltare questi aspetti fondamentali può sabotare qualsiasi iniziativa di IA, indipendentemente da quanto sia avanzato il modello.
Le domande di prontezza essenziali includono:
- I tuoi flussi di lavoro sono chiaramente mappati e compresi?
- La tua governance dei dati è robusta?
- Hai processi HITL in atto?
- Le decisioni dell’IA possono essere spiegate e annullate?
Queste sono domande essenziali per i CISO, che spesso si trovano a difendere le implementazioni di IA di fronte ai regolatori e al consiglio di amministrazione.
Perché questo è importante ora
Nuove normative, come l’AI Act dell’UE e la NIS2 Directive, tengono sempre più le organizzazioni e i loro dirigenti responsabili per i sistemi che implementano. La CSA mette in evidenza questa tendenza: “È importante notare che le legislazioni europee NIS2 e DORA enfatizzano la responsabilità personale anche dei vertici aziendali.”
In altre parole, se il tuo sistema di IA prende una cattiva decisione, non sarà il fornitore a spiegarlo agli auditor. Sarai tu.
